LineMVGNN: lucha contra el lavado de dinero con redes neuronales gráficas asistidas por gráficos de línea de múltiples vistas
Autores: Poon, Chung-Hoo; Kwok, James; Chow, Calvin; Choi, Jang-Hyeon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
LineMVGNN: lucha contra el lavado de dinero con redes neuronales gráficas asistidas por gráficos de línea de múltiples vistas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Lavado de dinero
Redes neuronales gráficas
LineMVGNN
Gráficos de transacciones
Transacciones sospechosas
Escalabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas contra el lavado de dinero (AML) son importantes para proteger la economía global. Sin embargo, los métodos convencionales basados en reglas dependen del conocimiento del dominio, lo que conduce a una precisión subóptima y falta de escalabilidad.
Descripción
Los sistemas contra el lavado de dinero (AML) son importantes para proteger la economía global. Sin embargo, los métodos convencionales basados en reglas dependen del conocimiento del dominio, lo que conduce a una precisión subóptima y falta de escalabilidad.